tmt知识图谱_实体关系抽取模型总体框架

TMT知识图谱的实体关系抽取模型总体框架主要包括三个部分：数据预处理、特征提取和模型训练。在数据预处理阶段，首先对原始文本进行分词、去停用词等操作，然后利用依存句法分析技术获取句子中的实体及其关系。接下来，在特征提取阶段，根据实体和关系的语义信息，结合上下文语境，构建丰富的特征表示。最后，在模型训练阶段，采用深度学习方法（如BERT、Transformer等）搭建端到端的实体关系抽取模型，通过大规模的标注数据进行有监督学习，实现对新文本中实体关系的自动识别和抽取。